Đề tài nghiên cứu khoa học cấp cơ sở: Các nhân tố tác động đến quyết định lựa chọn dịch vụ ngân hàng trực tuyến tại Việt Nam: Một tiếp cận từ phương pháp Sem-Neural Network

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

Trong bối cảnh của thế kỷ XXI, sự ra đời của Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 (CMCN 4.0) đã làm thay đổi đáng kể mọi hoạt động về đời sống xã hội và nền kinh tế thế giới CMCN 4.0 luôn gắn liền với tự động hóa quy trình sản xuất được hỗ trợ bởi khả năng liên kết và vận hành cùng nhau giữa các máy móc thông qua kết nối kỹ thuật số trong một chuỗi giá trị nhất định (Qin et al., 2016) Bên cạnh các thành tựu tiên tiến và mang tính đột phá của CMCN 4.0, phương tiện truyền thông Internet cũng trở nên bùng nổ từ đầu thập niên 1990 Sự kết hợp giữa Internet và CMCN 4.0 đã có ảnh hưởng sâu sắc đến mọi mặt của nền kinh tế, cơ cấu xã hội, đời sống của con người; mang lại nhiều cơ hội phát triển cho các doanh nghiệp ở nhiều ngành nghề khác nhau Đặc biệt, lĩnh vực tài chính - ngân hàng đã ghi nhận nhiều sự thay đổi mang tính đột phá và có giá trị to lớn nhờ vào sự bùng nổ của Internet và các công nghệ tiên tiến Goel (2012) cho rằng, ngành ngân hàng là đối tượng chịu ảnh hưởng nhiều nhất bởi yếu tố công nghệ do tốc độ xử lý thông tin và thực hiện cung cấp thông tin cho tất cả các khách hàng của ngân hàng Đặc biệt, khi thế giới đang ở trong kỷ nguyên số của công nghệ mới và toàn cầu hóa thì các sản phẩm/ dịch vụ mà ngân hàng cung cấp cần đảm bảo tính kịp thời về nhu cầu của khách hàng cũng như đem đến sự linh hoạt và tốc độ xử lý thông tin nhanh chóng (Almaiah et al., 2022) Các chuyên gia cho rằng, các ngân hàng thương mại (NHTM) trong nước đã và đang phải cạnh tranh với nhau, đáng chú ý hơn là sự cạnh tranh với các ngân hàng nước ngoài ngày càng trở nên căng thẳng Điều này buộc các NHTM phải nỗ lực nhiều hơn nữa cho sự phát triển, vận dụng đổi mới sáng tạo vào trong kinh doanh để tạo ra các sản phẩm/ dịch vụ tài chính đáp ứng kỳ vọng của khách hàng Vì vậy, việc tạo ra các sản phẩm và dịch vụ tài chính mới dựa trên nền tảng Internet và ứng dụng các công nghệ mới chính là một cuộc cách mạng cho các NHTM, nhằm mang đến sự tiện lợi, giao dịch nhanh chóng, hiệu quả và đáng tin cậy cho khách hàng

Dịch vụ NHTT là một sản phẩm nổi bật đã được tạo ra từ cuộc cách mạng này Ở dịch vụ NHTT, khách hàng có quyền truy cập “từ xa“ và trực tiếp vào hệ thống thông tin của ngân hàng dù họ đang ở đâu miễn là có kết nối Internet (Sadeghi et al., 2011) Dịch vụ NHTT mang lại cho người dùng khá nhiều sự tiện lợi, điển hình là các quy định về thời gian và không gian giao dịch đã được tháo gỡ, người dùng có thể thao tác và giao dịch với tài khoản ngân hàng của mình mọi lúc và mọi nơi trên các thiết bị điện tử có kết nối Internet như điện thoại thông minh, laptop, máy tính để bàn (Meuter et al., 2000; Szymanski & Hise, 2000) Bên cạnh đó, theo Bateson (2000) và Dabholkar (1996), dịch vụ NHTT sẽ giúp người dùng cảm thấy như được kiểm soát quy trình dịch vụ nhiều hơn, giúp họ tiết kiệm thời gian kiểm điếm, giảm thiểu rủi ro tiền giả và thất thoát tiền Hơn nữa, các giao dịch thông qua dịch vụ NHTT sẽ giúp giảm đi sự thiếu minh bạch so với các giao dịch của ngân hàng truyền thống

Sau nhiều năm bùng nổ ở hầu hết các nước trên thế giới, dịch vụ NHTT ngày càng khẳng định vai trò quan trọng của nó đối với NHTM và khách hàng sử dụng dịch vụ này Trước tiên là NHTM, việc cung cấp dịch vụ NHTT đã giúp các ngân hàng cắt giảm chi phí hoạt động và tăng lợi nhuận, cải thiện chất lượng các sản phẩm/ dịch vụ ngân hàng, nâng cao trải nghiệm khách hàng và gia tăng lòng trung thành của người dùng; mở rộng thị phần khách hàng của ngân hàng (Lichtenstein & Williamson, 2015; Salem et al., 2019; Tarhini et al., 2016); tăng cường quản lý chi nhánh và hoạt động bán hàng của ngân hàng (Hernando & Nieto, 2007) Theo Jo Black et al (2002), NHTT ngày càng được xem là thành phần quan trọng trong chiến lược đa kênh và nó được quản lý như một hoạt động vận hành của ngân hàng Đối với khách hàng, dịch vụ NHTT cung cấp đa dạng các giao dịch NHTT cho người dùng vào mọi lúc và mọi nơi

Mặc dù dịch vụ NHTT đem đến cho người dùng nhiều tiện ích đáng kể nhưng thực tế nhiều khách hàng vẫn không muốn sử dụng hoặc miễn cưỡng chấp nhận và sử dụng nó bởi một số lý do nhất định (Chiu et al., 2017) Nhìn chung, vấn đề quan tâm và lo ngại của khách hàng có mối liên hệ chặt chẽ với nhận thức của họ về mức độ phức tạp của dịch vụ NHTT, các kỹ năng và cơ sở hạ tầng cần thiết cho việc sử dụng (Internet, Smartphone, laptop, máy tính để bàn, máy tính bảng, ); cảm giác không chắc chắn về tính an toàn và độ bảo mật dữ liệu khách hàng khi sử dụng dịch vụ (Dwivedi et al., 2014) Bên cạnh đó, một số người dùng vẫn chưa có ý thức và tinh thần cảnh giác cao trong việc bảo mật dữ liệu cá nhân (họ và tên, chứng minh nhân dân/ căn cước công dân, hộ chiếu, ngày tháng năm sinh, số điện thoại, số tài khoản ngân hàng, số thẻ ATM, mật khẩu truy cập ứng dụng NHTT, ), đặc biệt là ở vùng nông thôn, vùng sâu, vùng xa, miền núi, biên giới và hải đảo Điều này làm gia tăng “lỗ hỏng bảo mật” trong việc sử dụng dịch vụ NHTT của khách hàng cũng như hệ thống thông tin của NHTM Các rào cản liên quan đến việc thực hiện thành công một giao dịch NHTT cũng làm cho khách hàng cảm thấy khó khăn để đưa ra quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT Do đó, để gia tăng nhu cầu sử dụng dịch vụ NHTT của khách hàng, các NHTM phải có những giải pháp cụ thể để làm giảm đi mối lo ngại được đề cập ở trên cũng như có được niềm tin của khách hàng Trước hết các NHTM cần nhận diện rõ và chính xác các nhân tố ảnh hưởng đến ý định hành vi lựa chọn và quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của khách hàng

Khi tiến hành lược khảo các tài liệu về NHTT, chúng tôi đã tìm thấy một số động lực để thực hiện một nghiên cứu mới về các nhân tố tác động đến quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại Việt Nam Cho đến nay, đã có khá nhiều công trình nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định hành vi và quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của khách hàng Hầu như các tác giả đều sử dụng mô hình lý thuyết hành động hợp lý (TRA) (Ajzen & Fishbein, 1975; Fishbein, 1979), lý thuyết về hành vi dự định (TPB) (Ajzen, 1991) và lý thuyết chấp nhận công nghệ (TAM) (Davis, 1989) Ví dụ, Alkailani (2016) đã mở rộng mô hình TAM để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc áp dụng NHTT của 500 sinh viên tốt nghiệp tại 4 trường đại học ở Jordan Hay nghiên cứu của Patel & Patel (2018) đã vận dụng dạng mở rộng của mô hình TAM để phân tích các nhân tố tác động đến việc áp dụng NHTT tại Gujarat Nhận thấy việc sử dụng các lý thuyết trên chưa thật sự bao quát hết nội dung, Venkatesh et al (2003) đã đề xuất mô hình thống nhất về sự chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) một cách đầy đủ hơn

Mô hình UTAUT đã được các nghiên cứu vận dụng để xem xét việc chấp nhận và sử dụng công nghệ của người dùng, bởi tính khái quát hóa cao của nó (Abrahão et al., 2016; Ardjouman, 2014; Mallenius, 2007; Nematollahi et al., 2017) Tuy nhiên, nghiên cứu của Venkatesh et al (2012) đã chỉ ra rằng UTAUT vẫn chưa thể bao quát hết các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận và sử dụng công nghệ của người dùng Vì vậy, đề tài này sẽ vận dụng mô hình UTAUT2 – mô hình mở rộng được phát triển từ mô hình UTAUT, nhằm lấp đầy lỗ hổng của các nghiên cứu trước và bổ sung bằng chứng nghiên cứu thực nghiệm liên quan Theo Alalwan et al (2014) mô hình UTAUT2 là nền tảng lý thuyết phù hợp cho mô hình khái niệm để giải thích chính xác việc sử dụng công nghệ của khách hàng Ở mô hình UTAUT2, các nhà nghiên cứu có thể dựa trên mô hình gốc hoặc bổ sung thêm một số biến khác để phù hợp với mức độ phát triển công nghệ và văn hóa ở mỗi quốc gia Đồng thời, mô hình này sẽ giúp nghiên cứu cải thiện đáng kể phương sai được mô tả trong ý định hành vi lựa chọn và quyết định sử dụng công nghệ hơn mô hình UTAUT Hơn nữa, một nghiên cứu chuyên sâu về dịch vụ NHTT của Tan & Teo (2000) đã cho thấy các cấu trúc cơ bản trong mô hình UTAUT2 như lợi thế tương đối, kiểm soát hành vi được nhận thức và sự thích thú là những yếu tố quan trọng được cân nhắc khi xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận và sử dụng dịch vụ NHTT của khách hàng

Bên cạnh đó, chúng tôi đã tìm thấy một lỗ hổng nghiên cứu khác ở hầu hết các nghiên cứu trước đây khi phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận và sử dụng dịch vụ NHTT của KHCN, đó là các tác giả chỉ xem xét ảnh hưởng của ý định hành vi đến quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của khách hàng (Alalwan et al., 2014; Al-Somali et al., 2009; Pham et al., 2022; Tarhini et al., 2016) Gần đây, một số tác giả có xem xét đồng thời tác động trực tiếp và gián tiếp của sự hài lòng đến việc chấp nhận và sử dụng dịch vụ thông qua vai trò trung gian của ý định hành vi lựa chọn (Almaiah et al., 2022); Ảnh hưởng của trải nghiệm khách hàng và sự tương tác của khách hàng đối với ý định hành vi được điều tiết bởi nhân tố "lựa chọn cạnh tranh" trong lĩnh vực đá Granit của Pakistan (Ahmed et al., 2022); Ảnh hưởng của trải nghiệm khách hàng đến sự gắn kết tại các địa điểm du lịch (Rather, 2020) Theo tìm hiểu của chúng tôi, hiện tại vẫn chưa có nghiên cứu nào xem xét đồng thời tác động trực tiếp và gián tiếp của trải nghiệm khách hàng đến quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của khách hàng Trải nghiệm khách hàng được coi là một thành phần quan trọng trong ngành dịch vụ (Verhoef et al., 2010) Trong đó, trải nghiệm là một tâm lý độc lập mà khách hàng trải nghiệm được, không phải khách hàng tự tạo ra (Tsaur et al., 2007) Theo Pine & Gilmore (2013), các yếu tố ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng đã tăng lên vào những năm 1990 – sau khi thế giới chứng kiến sự thay đổi lớn của các nền kinh tế Theo đó, các hoạt động kinh doanh không chỉ nhằm mục đích đầu ra mà còn hướng đến việc trải nghiệm thông qua sự tương tác (Quan & Wang, 2004) Bằng việc trải nghiệm và sử dụng sản phẩm/ dịch vụ, người dùng sẽ có nhận thức và quan điểm nhất định về lợi ích mà họ nhận được cũng như cách thức mà sản phẩm/ dịch vụ thỏa mãn nhu cầu của họ Theo Ahmed et al (2022) trải nghiệm khách hàng sau khi sử dụng sản phẩm/ dịch vụ sẽ có ảnh hưởng đến ý định mua lại hay sử dụng lại sản phẩm/ dịch vụ; tiếp tục sử dụng hoặc giới thiệu sản phẩm/ dịch vụ đó cho người xung quanh Chính vì vậy, ở một khía cạnh nào đó thì ý định hành vi lựa chọn và quyết định lựa chọn sử dụng dịch vụ của khách hàng có thể chịu tác động tích cực hoặc tiêu cực bởi trải nghiệm khách hàng Thang đo trải nghiệm của khách hàng đã được đề cập trong các nghiên cứu của Ahmed et al (2022), Amenuvor et al (2019), Rather (2019), Smith et al (2005) Theo đó, trải nghiệm khách hàng được đo lường bởi ba yếu tố chính: Sự tương tác nhận thức của khách hàng (Customer Cognitive Engagement), sự tương tác tình cảm của khách hàng (Customer Affective Engagement), và sự tương tác hành vi của khách hàng (Customer Behavioral Engagement) (Ahmed et al., 2022; Rather, 2019)

Về phương pháp nghiên cứu, mô hình phương trình cấu trúc (SEM) đã được các nghiên cứu liên quan ứng dụng để ước lượng mô hình và kiểm định giả thuyết Thế nhưng, mô hình SEM chỉ có thể đánh giá mối quan hệ tuyến tính mà không thể xem xét được mối quan hệ phi tuyến giữa các biến số trong mô hình nghiên cứu Để khắc phục hạn chế trên, nhóm nghiên cứu ứng dụng mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) để đánh giá lại mối quan hệ giữa các biến số trong mô hình SEM ban đầu Theo tìm hiểu của nhóm nghiên cứu, số lượng các nghiên cứu liên quan đến đề tài này có tích hợp hai phương pháp SEM - ANN để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT tại Việt Nam còn tương đối hạn chế, gần đây chỉ có nghiên cứu của Pham et al (2022).

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Mục tiêu tổng quát là phân tích các nhân tố tác động đến quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT tại các NHTM Việt Nam Từ đó, đề tài đưa ra một số hàm ý quản trị nhằm thúc đẩy và phát triển dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam trong tương lai

Từ mục tiêu nghiên cứu tổng quát nói trên, đề tài xác định các mục tiêu cụ thể sau đây:

(1) Xác định và đo lường mức độ tác động của các nhân tố đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam

(2) Đánh giá mức độ tác động của trải nghiệm khách hàng đến ý định hành vi lựa chọn và quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam

(3) Đánh giá vai trò trung gian của ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT trong tác động gián tiếp của trải nghiệm khách hàng đến quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam

(4) Đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm phát triển dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam trong tương lai.

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Để làm rõ mực tiêu nghiên cứu, đề tài sẽ tập trung trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau đây:

(1) Các nhân tố nào tác động đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam? Mức độ tác động của các nhân tố này như thế nào?

(2) Mức độ tác động của trải nghiệm khách hàng đến ý định hành vi lựa chọn và quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam như thế nào?

(3) Tồn tại hay không vai trò trung gian của ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT trong tác động gián tiếp của trải nghiệm khách hàng đến quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam?

(4) Hàm ý quản trị nào nhằm phát triển dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam trong tương lai.

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Ý định hành vi lựa chọn và quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam và các nhân tố tác động đến nó là đối tượng nghiên cứu của đề tài này

Phạm vi không gian: Đề tập trung nghiên cứu các nhân tố tác động đến ý định hành vi lựa chọn và quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN đã và đang sử dụng dịch vụ NHTT tại các NHTM Việt Nam ở ba tỉnh/ thành (Hà Nội, Đà Nẵng và TP.HCM)

Phạm vi thời gian: Dữ liệu nghiên cứu được thu thập trong khoảng thời gian từ tháng 07/2023 đến tháng hết tháng 08/2023.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Đề tài này sử dụng cả phân tích định tính và định lượng để tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến ý định hành vi và quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của khách hàng, cụ thể:

(1) Nghiên cứu định tính được chúng tôi sử dụng để phát triển các giả thuyết nghiên cứu, đề xuất mô hình nghiên cứu và thang đo các nhân tố trong mô hình Bên cạnh đó, chúng tôi cũng sử dụng phương pháp phỏng vấn để hiệu chỉnh lại thang đo các nhân tố cho phù hợp với điều kiện và bối cảnh nghiên cứu

(2) Nghiên cứu định lượng được chúng tôi sử dụng để ước lượng mô hình nghiên cứu Chúng tôi sử dụng các phương pháp theo một quy trình nghiên cứu thống nhất từ: kiểm định độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích nhân tố khẳng định, phân tích mô hình phương trình cấu trúc (SEM) và phân tích mô hình MLP theo phương pháp ANN.

Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI

Thứ nhất, đề tài đã tìm thấy bằng chứng thực nghiệm về tác động tích cực của trải nghiệm khách hàng đến ý định hành vi và quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại Việt Nam Đồng thời, trải nghiệm khách hàng cũng có tác động gián tiếp tích cực đến quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN thông qua ý định hành vi lựa chọn dịch vụ của khách hàng Việc nghiên cứu đồng thời tác động trực tiếp và gián tiếp của trải nghiệm khách hàng đến quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của khách hàng thông qua ý định hành vi lựa chọn vẫn chưa được xem xét trong các nghiên cứu trước đây

Thứ hai, nghiên cứu này góp phần kiểm định lại các mô hình lý thuyết như lý thuyết hành động hợp lý, thuyết hành vi dự định, mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT), mô hình UTAUT2, trong việc chấp nhận và sử dụng công nghệ của người dùng tại Việt Nam

Cuối cùng, về mặt phương pháp, nghiên cứu này góp phần khắc phục hạn chế của phương pháp SEM khi chỉ đánh giá được tác động tuyến tính giữa các biến số trong mô hình Cụ thể, mô hình MLP theo phương pháp ANN được chúng tôi đề xuất để kiểm tra lại mức độ tác động của các nhân tố trong mô hình nghiên cứu Với mô hình MLP, chúng tôi không phải xác định một dạng hàm cụ thể để mô tả mối quan hệ giữa các nhân tố Do đó, tác động của các biến số trong mô hình sẽ được đánh giá một cách toàn diện hơn.

KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI

Kết cấu của đề tài được chúng tôi thiết kế gồm 05 chương, cụ thể:

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

CÁC KHÁI NIỆM

Theo Alkailani (2016), NHTT là một khái niệm mới vể thực hiện các giao dịch ngân hàng và đã nhận được sự quan tâm của nhiều ngân hàng NHTT là một sự thay thế cho ngân hàng truyền thống, nó là một hệ thống chưa hàm lượng thông tin cao, phụ thuộc nhiều vào yếu tố công nghệ và Internet để thu thập, xử lý và cung cấp thông tin tài chính cho người dùng dịch vụ Ở một cách tiếp cận khác, Chau & Lai (2003) và DeYoung et al (2007) cho rằng, NHTT là một công cụ tiếp thị để thu hút và giữ chân khách hàng, mở rộng phạm vi tiếp cận thị trường và nâng cao chất lượng dịch vụ, do đó mức độ và cường độ của các sản phẩm và dịch vụ NHTT có thể có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả tổng thể của ngân hàng Chính vì thế, người ta tin rằng NHTT có vai trò quan trọng trong việc cải thiện sự hài lòng của khách hàng bởi nó có thể cung cấp dịch vụ một cách nhanh chóng, thuận tiện và dễ dàng hơn

2.1.2 Ý định hành vi và hành vi lựa chọn

Theo lý thuyết TPB của Ajzen (1991), ý định hành vi đề cập đến các yếu tố động cơ có ảnh hưởng đến một hành vi nhất định của con người Khi ý định thực hiện hành vi càng mạnh mẽ thì hành vi đó càng có nhiều khả năng được thực hiện hơn

Hành vi lựa chọn mô tả các phản ứng của con người khi đưa ra quyết định lựa chọn trong số các phương án được lựa chọn để hành động (Van Wingerden & Kalenscher, 2022) Trong đó, hành vi lựa chọn của con người được tính từ quá trình ra quyết định phức tạp, có ý thức cho đến những phán đoán nhanh chóng Có hai nhóm yếu tố tác động đến hành vi lựa chọn của con người: (1) Giá trị, mục tiêu và động cơ đánh giá các lựa chọn thay thế; (2) Thái độ về các lựa chọn thay thế liên quan đến các giá trị

Một khái niệm đặc biệt quan trọng và có liên quan đến hoạt động tiêu dùng đó là hành vi của khách hàng Hành vi khách hàng liên quan đến các thói quen mua hàng của một người, bao gồm xu hướng xã hội, tần suất mua hàng, các nhân tố tác động đến quyết định mua hàng của họ Đa số, các doanh nghiệp sẽ nghiên cứu hành vi của khách hàng để nắm bắt mục tiêu của người dùng và cung cấp các sản phẩm/ dịch vụ ngày càng hấp dẫn hơn, đáp ứng nhu cầu khách hàng (Fontanella, 2020) Việc khách hàng đưa ra quyết định chấp nhận và sử dụng một sản phẩm/ dịch vụ hoặc ý tưởng được gọi là sự chấp nhận (Delafrooz et al., 2013) Hành vi của khách hàng trong việc chấp nhận và sử dụng dịch vụ NHTT có thể tương đồng với các hành vi của người tiêu dùng trực tuyến nói chung (Lichtenstein & Williamson, 2015)

Theo Klaus et al (2013), trải nghiệm khách được xem là chìa khóa mới và có sức ảnh hưởng mạnh mẽ đến sự thành công của công ty trong bối cảnh của nền kinh tế hiện nay Khái niệm trải nghiệm khách hàng trong dịch vụ tài chính được xác định thông qua ba yếu tố, bao gồm: trải nghiệm thương hiệu, trải nghiệm giao dịch và trải nghiệm mối quan hệ (O’Loughlin et al., 2004) Ở một cách tiếp cận khác, Lywood et al (2009) cho rằng sự tương tác của khách hàng với công ty hoặc sử dụng sản phẩm/ dịch vụ chính là trải nghiệm của khách hàng Trải nghiệm của khách hàng bao gồm các trải nghiệm về cảm xúc chủ quan mang tính cá nhân duy nhất của khách hàng và có thể thay đổi đối với khách hàng, sản phẩm/ dịch vụ (Hoch, 2002)

Theo LaSalle & Britton (2003) trải nghiệm khách hàng bao gồm một tập hợp các tương tác liên quan đến lý trí, cảm xúc, giác quan, thể chất và tinh thần, của khách hàng với sản phẩm và công ty, giá trị được tạo ra thông qua tập hợp các tương tác đó

Tóm lại, trải nghiệm khách hàng là ấn tượng của khách hàng về thương hiệu của nhà cung cấp sản phẩm/ dịch vụ trong tất cả các khía cạnh của quá trình mua hàng của khách hàng Trải nghiệm khách hàng tạo ra cái nhìn của khách hàng về thương hiệu của nhà cung cấp và ảnh hưởng đến lợi nhuận của nhà cung cấp, bao gồm cả doanh thu.

CÁC LÝ THUYẾT NỀN

2.2.1 Mô hình lý thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action – TRA)

Mô hình thuyết hành động hợp lý (TRA) được phát triển vào năm 1967 để phân tích mối quan hệ giữa thái độ, ý thức chủ quan, ý định và hành vi của con người (Ajzen

& Fishbein, 1969) Lý thuyết này cho rằng, ý định hành vi của con người được hình thành dựa trên thái độ và niềm tin của họ về kết quả của việc áp dụng một ứng dụng/ công nghệ mới nào đó

Hình 2.1 Mô hình TRA

Hành vi của một người được xác định bởi ý định thực hiện hành vi của họ và ý định này lại là một chức năng của thái độ của họ đối với hành vi và các chuẩn mực chủ quan (Fishbein & Ajzen, 1975) Yếu tố dự đoán tốt nhất hành vi của một người là ý định hay công cụ (niềm tin là hành vi đó sẽ dẫn đến kết quả kỳ vọng) Trong đó, công cụ được xác định bởi 3 yếu tố: Thái độ của con người đối với hành vi cụ thể, chuẩn mực chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi của con người Khi thái độ và chuẩn mực chủ quan càng tích cực và khả năng kiểm soát nhận thức càng lớn thì ý định thực hiện hành vi của con người càng mạnh mẽ

2.2.2 Mô hình thuyết hành vi dự định (Theory of Planned Behavior – TPB)

Lý thuyết hành vi dự định (TPB) của Ajzen (1991) được xây dựng từ TRA bằng cách thêm yếu tố nhận thức kiểm soát hành vi (Perceived behavioral control- PBC) Tương tự như lý thuyết TRA, nhân tố trung tâm của TPB là ý định của cá nhân trong việc thực hiện một hành vi nhất định Thái độ và chuẩn mực chủ quan có tác động gián tiếp đến khả năng kiểm soát hành vi và nhận thức của cá nhân

Hình 2.2 Mô hình TPB

Lý thuyết này phân biệt giữa 3 loại niềm tin ảnh hưởng đến ý định thực hiện một hành vi cụ thể của một cá nhân: (1) Niềm tin về hành vi, chuyển thành thái độ đối với hành vi; (2) Niềm tin chuẩn mực, liên quan đến thái độ nhận thức của đồng nghiệp và những đối tượng có tầm quan trọng đến cá nhân để thực hiện hành vi; và (3) Niềm tin kiểm soát hoặc khả năng nhận thức để thực hiện hành vi

2.2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM)

Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), của Davis (1989) là một trong những mô hình có ảnh hưởng nhiều nhất đến việc chấp nhận công nghệ của con người, với 2 yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định sử dụng công nghệ mới của một cá nhân: Nhận thức tính dễ sử dụng (PEOU) và nhận thức tính hữu ích (PU) Theo TAM, nếu người dùng nhận thấy một công nghệ là hữu ích, họ sẽ tin vào mối quan hệ tích cực giữa hiệu suất sử dụng Vì sự nỗ lực của con người là nguồn tài nguyên hữu hạn nên người dùng có thể chấp nhận một công nghệ khi họ cảm thấy nó dễ sử dụng hơn công nghệ khác Trong đó, nhận thức tính hữu ích (PU) được định nghĩa là mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ nâng cao hiệu suất công việc của họ Nhận thức tính dễ sử dụng (PEOU) được định nghĩa là mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ không làm họ tốn nhiều công sức

Cho đến nay, lý thuyết TAM hay dạng mở rộng của nó (TAM2) đã được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu liên quan đến sử dụng công nghệ, phần mềm, mua hàng trực tuyến và các ứng dụng di động Đặc biệt, lý thuyết TAM và TAM2 đã được nhiều nghiên cứu ứng dụng để đề xuất mô hình nghiên cứu trong việc dự đoán các yếu tố tác động đến ý định áp dụng NHTT của khách hàng, điển hình là nghiên cứu của Alkailani (2016), Zhang et al (2018)

Hình 2.3 Mô hình TAM

2.2.4 Mô hình chất lượng dịch vụ (Service Quality Models – SERVQUAL)

Mô hình chất lượng dịch vụ (SERVQUAL) được đề cập bởi Parasuraman et al (1985, 1988, 1991, 1994)

Hình 2.4 Mô hình SERVQUAL

Mô hình SERVQUAL dùng để xác định và giải quyết các khía cạnh của chất lượng dịch vụ dựa trên 5 lỗ hổng làm cho nó thấp hơn kỳ vọng, cụ thể:

Lỗ hổng 1: Khoảng cách giữa kỳ vọng của khách hàng và nhận thức của ban quản lý về chất lượng dịch vụ

Lỗ hổng 2: Khoảng cách giữa nhận thức của sự quản lý và cung cấp dịch vụ

Lỗ hổng 3: Khoảng cách giữa cung cấp dịch vụ và truyền thông bên ngoài

Lỗ hổng 4: Khoảng cách giữa cung cấp dịch vụ và truyền thông nội bộ

Lỗ hổng 5: Khoảng cách giữa kỳ vọng của khách hàng và dịch vụ cảm nhận được Ban đầu, để đo lường chất lượng dịch vụ, Parasuraman et al (1985) đã chỉ ra các tiêu chí được người tiêu dùng sử dụng để đánh giá chất lượng dịch vụ phù hợp với 10 khía cạnh sau đây: Sự hữu hình, độ tin cậy, khả năng đáp ứng, giao tiếp, uy tín, an ninh, năng lực, lịch sự, hiểu/ biết khách hàng và khả năng tiếp cận Sau đó, Parasuraman et al

(1988) đã tập trung vào 5 chỉ tiêu đo lường chính, bao gồm: Sự hữu hình (Tangibles), sự tin cậy (Reliability), sự đáp ứng (Responsiveness), sự đảm bảo (Assurance), sự đồng cảm (Empathy) Mô hình SERVQUAL được xác định với công thức:

Chất lượng dịch vụ = Mức độ cảm nhận – Giá trị kỳ vọng

Từ đó có thể thấy, mô hình SERVQUAL là lý thuyết nền cho các nghiên cứu có liên quan đến việc dự đoán các yếu tố tác động đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ của khách hàng, các yếu tố đó có thể là nỗ lực kỳ vọng, hiệu quả kỳ vọng và trải nghiệm khách hàng

2.2.5 Mô hình hiệu suất dịch vụ (Service Performance Models - SERVPERF) Đã có những tranh luận về mô hình SERVQUAL của Parasuraman et al (1985) liên quan đến khái niệm và cách đo lường chất lượng dịch vụ cũng như mối quan hệ của nó với sự hài lòng và ý định mua hàng của người tiêu dùng, trong các nghiên cứu của Babakus & Boller (1992), Carman (1990), Cronin & Taylor (1992) Hầu hết các nhà nghiên cứu trên cho rằng mô hình SERVQUAL làm lẫn lộn giữa sự hài lòng và thái độ của khách hàng Theo Cronin & Taylor (1992), trải nghiệm của khách hàng khi sử dụng dịch vụ chính là công cụ đánh giá hữu hiệu về chất lượng dịch vụ Chính vì vậy, Cronin

& Taylor (1992) đã đề xuất mô hình SERVPERF để đo lường chất lượng dịch vụ dựa trên 5 chỉ tiêu đo lường chính của mô hình SERVQUAL

Hình 2.5 Mô hình SERVPERE

Mặc dù mô hình SERVPERF đơn giản hơn mô hình SERVQUAL nhưng nó có khả năng khám phía nhiều hơn, do mô hình này chỉ dựa vào mức độ cảm nhận của khách hàng khi sử dụng dịch vụ mà không tính đến giá trị kỳ vọng của khách hàng (Bolton & Drew, 1991) Mô hình SERVPERF được xác định bởi công thức:

Chất lượng dịch vụ = Mức độ cảm nhận

Tương tự như mô hình SERVQUAL, các nghiên cứu dự đoán các yếu tố tác động đến ý định hành vi của khách hàng trong việc chấp nhận dịch vụ có thể áp dụng mô hình SERVPERE làm cơ sở khi đề xuất các giả thuyết nghiên cứu về nỗ lực kỳ vọng, hiệu quả kỳ vọng và trải nghiệm khách hàng

2.2.6 Mô hình lý thuyết lan truyền sự đổi mới (Innovation Diffusion Theory – IDT)

Lý thuyết IDT chính thức ra đời bởi Rogers (1995) và đã được phổ biến rộng rãi trong các nghiên cứu của Rogers (1962, 1983, 1995, 2003) Mô hình IDT cho rằng các yếu tố quyết định ý định hành vi của một cá nhân bao gồm: lợi thế tương đối (lợi ích), khả năng tương thích (tương tự với những gì người ta sử dụng), độ phức tạp (mức độ khó), khả năng quan sát (khả năng nhìn thấy khi người ta sử dụng nó) và khả năng dùng thử (thời gian để kiểm tra) (Rogers, 1995) Nhìn chung, các yếu tố của mô hình IDT có liên quan đến yếu tố nỗ lực kỳ vọng trong mô hình UTAUT và UTAUT2

Hình 2.6 Mô hình IDT

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Trần Vương Thịnh và Bành Khánh Phụng (2022) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ngân hàng điện tử của KHCN tại TP.HCM Dữ liệu được thu thập qua khảo sát 200 KHCN đã và đang sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại các NHTM trên địa bàn TP.HCM từ tháng 12/2021 – tháng 02/2022 Nghiên cứu thực hiện thống kê mô tả mẫu, phân tích nhân tố khám phá và phân tích hồi quy tuyến tính bội để ước lượng tham số và kiểm định mô hình Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng có 6 yếu tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của KHCN và được sắp xếp theo mức độ tác động giảm dần: Hình ảnh ngân hàng, tính dễ dàng sử dụng, sự an toàn, lợi ích nhận được, ảnh hưởng xã hội, chi phí sử dụng được cảm nhận

Nguyễn Minh Loan và cộng sự (2023) đã phân tích các yếu tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số (NHS) của 250 khách hàng thuộc thế hệ Z tại Việt Nam Bằng việc thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá và phân tích hồi quy tuyến tính trên phần mềm SPSS 22.0, nghiên cứu thu được kết quả như sau: Cảm nhận tính hữu ích, tính dễ sử dụng, tính đổi mới và ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ NHS của khách hàng Từ kết quả này, nghiên cứu đưa ra một số khuyến nghị nhằm phát triển việc sử dụng dịch vụ NHS của thế hệ Z

Bùi Nguyễn Thùy Dương và Trần Thanh Huy (2023) đã điều tra các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của 379 KHCN tại Agribank Tân Bình, TP.HCM Nghiên cứu thực hiện thống kê mô tả mẫu, kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá và phân tích hồi quy bội tuyến tính (ANOVA) trên phần mềm SPSS 20 Bằng chứng nghiên cứu chỉ ra rằng: Cảm nhận tính dễ sử dụng, cảm nhận tính hữu ích, và hiệu quả kỳ vọng có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng; Riêng rủi ro giao dịch có tác động tiêu cực

Nguyễn Thị Thanh Huyền (2023) đã xem xét các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ngân hàng di động (NHDĐ) của 250 khách hàng trẻ thuộc nhóm tuổi 22 –

35 tuổi tại Việt Nam Mô hình nghiên cứu đề xuất dựa trên mô hình UTAUT của Venkatesh et al (2003) Nghiên cứu đã sử dụng các phương pháp định lượng như kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích hồi quy (ANOVA) để kiểm định giả thuyết nghiên cứu Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, quyết định sử dụng dịch vụ NHDĐ chịu ảnh hưởng bởi 4 nhân tố và được sắp xếp theo mức độ ảnh hưởng giảm dần: Điều kiện thuận lợi, cảm nhận tính hiệu quả, cảm nhận sự tin cậy và cảm nhận ảnh hưởng xã hội

Abu-Shanab et al (2010) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận ngân hàng trực tuyến của khách hàng ở Jordan với cỡ mẫu là 523 quan sát Để phân tích dữ liệu, nghiên cứu thực hiện thống kê mô tả mẫu, tính toán hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố, phân tích hồi quy đa biến thông qua ANOVA Nghiên cứu tìm thấy bằng chứng về tác động tích cực của hiệu quả kỳ vọng, nỗ lực kỳ vọng và ảnh hưởng xã hội đến ý định hành vi của khách hàng; tác động của các điều kiện thuận lợi và cảm nhận rủi ro đến ý định hành vi sử dụng dịch vụ NHTT của khách hàng là không có ý nghĩa thống kê

Một nghiên cứu khác của Alalwan et al (2018) đã xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến ý định và việc chấp nhận NHTT của khách hàng ở Jordan thông qua việc mở rộng mô hình UTAUT2 với rủi ro Để phân tích dữ liệu thu thập được từ 500 bảng câu hỏi khảo sát khách hàng tại các ngân hàng Jordan, nghiên cứu tiến hành thống kê mô tả mẫu, phân tích CFA, ước lượng mô hình SEM và kiểm định đa cộng tuyến Bên cạnh đó, để đảm bảo mối tương quan chặt chẽ và nhất quán giữa các biến quan sát của một nhân tố, nghiên cứu thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha bằng phần mềm SPSS Nghiên cứu kết luận ý định hành vi của khách hàng chịu ảnh hưởng tích cực và đáng kể bởi hiệu quả kỳ vọng, nỗ lực kỳ vọng, động lực giải trí, giá trị giá cả; Và chịu ảnh hưởng tiêu cực từ cảm nhận rủi ro; Ảnh hưởng xã hội không có ảnh hưởng đến ý định hành vi của khách hàng Đồng thời, điều kiện thuận lợi, thói quen và ý định hành vi của khách hàng cũng có ảnh hưởng tích cực đến việc chấp nhận sử dụng dịch vụ NHTT của khách hàng ở Jordan

Nghiên cứu của Akhtar et al (2019) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ NHDĐ của các cá nhân ở Trung Quốc và Pakistan, có xem xét đến vai trò điều tiết của các giá trị văn hóa Dữ liệu nghiên cứu được thu thập bằng việc khảo sát 570 khách hàng Nghiên cứu đề xuất mô hình cho việc áp dụng NHDĐ ở Trung Quốc và Pakistan bằng cách thêm yếu tố ảnh hưởng xã hội vào mô hình TAM, bao gồm các biến độc lập: Nhận thức tính dễ sử dụng, nhận thức tính hữu ích và ảnh hưởng xã hội Đồng thời, nghiên cứu có xem xét đến vai trò điều tiết của các giá trị văn hóa đến mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình Bằng việc tính toán hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá, phân tích hồi quy bội, nghiên cứu thu được kết quả như sau: Nhận thức tính hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng và ảnh hưởng xã hội là những yếu tố dự báo quan trọng cho ý định sử dụng dịch vụ NHDĐ của các cá nhân ở Pakistan, trong khi nhận thức tính hữu ích là một yếu tố dự báo quan trọng ở Trung Quốc Đồng thời, các giá trị văn hóa có vai trò điều tiết làm giảm mối quan hệ tích cực giữa ảnh hưởng xã hội và ý định hành vi của cá nhân

Nghiên cứu của Naruetharadhol et al (2021) phân tích các nhân tố tác động đến ý định bền vững của khách hàng trong việc sử dụng dịch vụ NHDĐ tại Thái Lan Dữ liệu được thu thập qua khảo sát trực tuyến trên Google biểu mẫu đối với 700 khách hàng Việc phân tích thống kê và đo lường giả thuyết nghiên cứu được thực hiện trên AMOS 26.0 và SPSS 26.0 Cụ thể, nghiên cứu đã tính toán hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích CFA, và ước lượng mô hình SEM để đánh giá mô hình nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết Nghiên cứu tìm thấy mối quan hệ tích cực và có ý nghĩa thống kê giữa chất lượng dịch vụ, nhận thức tính dễ sử dụng và nhận thức tính hữu ích với ý định bền vững của khách hàng trong việc sử dụng dịch vụ NHDĐ Đồng thời nghiên cứu kết luận rằng, các ngân hàng sẽ giữ chân khách hàng hiện tại và thu hút được khách hàng mới nếu dịch vụ NHDĐ duy trì được tiêu chuẩn chất lượng cao và khách hàng có thể nhận ra sự tiện lợi và tính dễ sử dụng của dịch vụ này

Nghiên cứu của Pham et al (2022) đã ứng dụng phương pháp Sem - Neural Network để xem xét các nhân tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ NHTT tại Việt Nam Nghiên cứu đã tiến hành khảo sát 433 KHCN đã sử dụng dịch vụ NHTT của các NHTM Việt Nam Nghiên cứu thu được kết quả như sau: Ý định hành vi sử dụng dịch vụ NHTT của KHCN chịu tác động tích cực bởi các yếu tố hiệu quả kỳ vọng, giá trị chi phí, nỗ lực kỳ vọng, hình ảnh thương hiệu và ảnh hưởng xã hội; và tác động tiêu cực của rủi ro cảm nhận Bên cạnh đó, ý định hành vi sử dụng dịch vụ NHTT có tác động tích cực đến quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của khách hàng

Một nghiên cứu khác của Almaiah et al (2022) đã tích hợp mô hình thành công hệ thống thông tin (Information System Success Model – ISSM) và mô hình UTAUT phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận NHTT của 362 khách hàng tại Malaysia Đồng thời, nghiên cứu xem xét đồng thời tác động trực tiếp và gián tiếp của sự hài lòng đến việc chấp nhận NHTT thông qua vai trò trung gian của ý định hành vi sử dụng NHTT của khách hàng Nghiên cứu thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích EFA, phân tích CFA và ước lượng mô hình theo phương pháp PLS-SEM Kết quả nghiên cứu cho thấy, giá trị giá cả, các điều kiện thuận lợi và hiệu quả kỳ vọng có tác động tích cực đến ý định hành vi sử dụng NHTT của khách hàng; tác động của rủi ro cảm nhận là không có ý nghĩa thống kê Kế đến, nghiên cứu tìm thấy tác động trực tiếp và gián tiếp tích cực của sự hài lòng đến việc chấp nhận NHTT của khách hàng thông qua vai trò trung gian của ý định hành vi sử dụng của khách hàng

Bảng 2.1 Tóm lược các nghiên cứu trước

Tác giả/ Năm Đối tượng nghiên cứu

Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ngân hàng điện tử của KHCN tại TP

Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu, phân tích nhân tố khám phá và phân tích hồi quy tuyến tính bội

Dữ liệu thu được qua khảo sát 200 KHCN đã và đang sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại các NHTM trên địa bàn

Có 6 yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của KHCN được liệt kê theo mức độ giảm dần: Hình ảnh của ngân hàng, tính dễ dàng sử dụng, cảm nhận về sự an toàn, lợi ích nhận được, ảnh hưởng của xã hội, chi phí sử dụng được cảm nhận Nguyễn Minh

Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ NHS của thế hệ Z

Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu, kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích EFA, và phân tích hồi quy tuyến tính

Nghiên cứu tiến hành khảo sát 250 KHCN thuộc thế hệ

Cảm nhận hữu ích, tính dễ sử dụng, tính đổi mới, niềm tin và ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng NHS của khách hàng; trong khi đó, cảm nhận rủi ro không có tác động

Các yếu tố tác động đến quyết định sử

Mô tả mẫu nghiên cứu, tính toán hệ số

Dữ liệu được thu thập qua khảo sát 379 KHCN tại

Cảm nhận tính dễ sử dụng, cảm nhận sự hữu ích, và hiệu quả mong đợi có tác động dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại

Agribank Tân Bình, TP.HCM

Cronbach’s Alpha, phân tích EFA và phân tích hồi quy bội tuyến tính (ANOVA)

Agribank Tân Bình, TP.HCM tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng; rủi ro giao dịch có tác động tiêu cực; trong khi đó hình ảnh ngân hàng thì không có tác động

Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng

NHDĐ của nhóm khách hàng trẻ tại Việt Nam

Kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích hồi quy (ANOVA)

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ việc khảo sát 250 khách hàng trẻ tại Việt Nam

Có 4 nhân tố ảnh hưởng tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ NHDĐ của khách hàng trẻ tại Việt Nam và được sắp xếp theo trật tự giảm dần: Điều kiện thuận lợi, cảm nhận tính hiệu quả, cảm nhận sự tin cậy và cảm nhận ảnh hưởng xã hội; cảm nhận tính dễ dàng và cảm nhận chi phí tài chính không có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng NHDĐ của khách hàng

Các yếu tố tác động đến sự chấp nhận NHTT của khách hàng ở Jordan

Thống kê mô tả mẫu, tính toán hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố, phân tích hồi quy đa biến thông qua

Nghiên cứu tiến hành khảo sát 523 khách hàng ở Jordan

Hiệu quả kỳ vọng, nỗ lực kỳ vọng và ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến ý định hành vi của khách hàng; trong khi đó các điều kiện thuận lợi và cảm nhận rủi ro không có tác động

Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định và việc chấp nhận NHTT của khách hàng ở Jordan

Kiểm định Cronbach’s Alpha, phân tích CFA, ước lượng mô hình

SEM và kiểm định đa cộng tuyến trên phần mềm SPSS

XÂY DỰNG GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Dựa trên các lý thuyết nền (điển hình là mô hình lý thuyết UTAUT2) và tổng quan nghiên cứu trước có liên quan, nhóm nghiên cứu xây dựng các giả thuyết nghiên cứu như sau:

2.4.1 Nỗ lực kỳ vọng (Effort Expectancy)

Theo Venkatesh et al (2003, 2012), mức độ dễ dàng của việc sử dụng hệ thống/ công nghệ của người dùng chính là nỗ lực kỳ vọng Đối với lĩnh vực ngân hàng, nỗ lực kỳ vọng cũng như mức độ dễ dàng sử dụng các sản phẩm/ dịch vụ ngân hàng được tạo ra từ 3 yếu tố: Nhận thức tính dễ sử dụng (TAM và TAM2), độ phức tạp (MPCU), tính đơn giản và tính dễ sử dụng (IDT) (Venkatesh et al., 2003) Theo Davis et al (1989), nhận thức tính dễ sử dụng có thể ảnh hưởng đến ý định hành vi sử dụng công nghệ của người dùng một cách trực tiếp hoặc gián tiếp bằng cách tạo điều kiện thuận lợi cho vai trò của nhận thức tính hữu ích Trong lĩnh vực ngân hàng, việc đổi mới sáng tạo và áp dụng các công nghệ mới vào dịch vụ ngân hàng, điển hình là dịch vụ NHTT sẽ góp phần hình thành thái độ tích cực của khách hàng về công nghệ mới và hòa vào xu hướng sử dụng nó (Venkatesh và cộng sự, 2012) Hơn nữa, người ta kỳ vọng rằng chỉ những cá nhân coi việc sử dụng dịch vụ NHTT là một hành động ít rủi ro mới có xu hướng coi nó là hữu ích (Chan & Lu, 2004) Ở đề tài này, nỗ lực kỳ vọng được coi là sự mong đợi về việc dễ dàng đăng nhập và sử dụng dịch vụ NHTT của KHCN Tác động tích cực của nỗ lực kỳ vọng đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ của người dùng đã được công nhận trong các nghiên cứu (Abrahão et al., 2016; Alalwan et al., 2018; Delafrooz et al., 2013)

Giả thuyết H1: Nỗ lực kỳ vọng có tác động tích cực đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam

2.4.2 Hiệu quả kỳ vọng (Performance Expectancy)

Theo Venkatesh et al (2003), hiệu quả kỳ vọng đo lường mức độ mà con người nhận ra rằng một hệ thống (công nghệ di động hoặc Internet) đem lại sự hữu ích trong việc thực hiện các nhiệm vụ/ công việc hàng ngày của họ Hay các lợi ích (tiết kiệm thời gian, công sức, tiền bạc; hiệu quả, khả năng tiếp cận, tùy chọn và tiện lợi) mà một tiện ích có thể đạt được từ việc sử dụng kênh đổi mới đó được gọi là hiệu quả kỳ vọng Đối với các dịch vụ, hiệu quả kỳ vọng xuất phát từ nhận thức tính hữu ích mà dịch vụ đó đem lại cho người dùng Venkatesh et al (2012) cho rằng, việc lựa chọn và chấp nhận dịch vụ NHTT của khách hàng chịu tác động đặc biệt của hiệu quả kỳ vọng Bởi vì thông qua dịch vụ NHTT, người dùng được phép kiểm soát và thực hiện giao dịch trên tài khoản của họ bất kể thời gian và không gian nào, cùng với sự thuận tiện và chi phí thấp hơn các giao dịch ngân hàng truyền thống (Pham et al., 2022) Ở đề tài này, hiệu quả kỳ vọng được xem là mức độ mà một cá nhân tin rằng việc sử dụng NHTT sẽ giúp họ hoàn thành các mục tiêu của mình Các nghiên cứu trước đây đã ủng hộ mối quan hệ tích cực giữa hiệu quả kỳ vọng và ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các ngân hàng (Abrahão et al., 2016; Abu-Shanab et al., 2010; Alalwan et al., 2018; Martins et al., 2014; Riffai et al., 2012) Hơn nữa, các nghiên cứu trên đã thừa nhận mối quan hệ giữa ý định hành vi và hiệu quả kỳ vọng là một chỉ báo mạnh mẽ về sự chấp nhận và sử dụng công nghệ của người dùng

Giả thuyết H2: Hiệu quả kỳ vọng có tác động tích cực đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam

2.4.3 Hình ảnh thương hiệu (Brand Image)

Theo Keller (1993), Lassar et al (1995) hình ảnh thương hiệu là sự liên kết trong nhận thức được phản ánh thông qua việc liên tưởng về thương hiệu hiện có trong tâm trí của người dùng như sự độc đáo, sự ưa thích, niềm tin, sức mạnh, ấn tượng, ý tưởng, khẩu hiệu, của một thương hiệu Ở một cách tiếp cận khác, hình ảnh thương hiệu được xem là nhận thức của người tiêu dùng về các thuộc tính và liên kết thương hiệu, nhờ đó mà người tiêu dùng có được giá trị biểu tượng (Sharma & Patterson, 1999) Dodds et al (1991) cho rằng các thông tin có lợi về thương hiệu của công ty có tác động làm tăng nhận thức về chất lượng và giá trị của sản phẩm/ dịch vụ cũng như mức độ sẵn lòng mua của khách hàng Ở nghiên cứu này, hình ảnh thương hiệu ngân hàng chính là nhận thức của khách hàng về thương hiệu ngân hàng trong tâm trí của họ Theo đó, hình ảnh thương hiệu ngân hàng trong tâm trí của khách hàng được hình thành dựa trên sự tương tác và trải nghiệm của khách hàng với ngân hàng Khách hàng có thể tương tác với thương hiệu của công ty bằng nhiều hình thức khác nhau chứ không dừng lại ở việc mua hay sử dụng sản phẩm/ dịch vụ Đối với ngân hàng – một ngành chịu mức độ cạnh tranh cao thì ảnh hưởng của hình ảnh thương hiệu đến thái độ, ý định hành vi và quyết định lựa chọn của khách hàng đã trở thành vấn đề đặc biệt quan tâm của các ngân hàng Bằng chứng cho thấy hình ảnh thương hiệu của ngân hàng có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến quyết định lựa chọn sử dụng dịch vụ NHTT của khách hàng đã được tồn tại trong các nghiên cứu (Fathima & Muthumani, 2015; Linh et al., 2018; Rambocas et al., 2018)

Giả thuyết H3: Hình ảnh thương hiệu có tác động tích cực đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam

2.4.4 Rủi ro cảm nhận (Perceived risk)

Việc thiếu tính bảo mật và quyền riêng tư trên Internet chính là trở ngại phổ biến và được công nhận rộng rãi bởi hầu hết những người dùng trong các giao dịch thương mại điện tử (Bhimani, 1996; Quelch & Klein, 1996) Các nghiên cứu trước đây (Assael, 1998; Blackwell et al., 2008; Coulter et al., 2003) đã tuyên bố rằng mức độ tham gia của cá nhân trong quá trình ra quyết định là một sự phản ánh của cảm nhận rủi ro và tầm quan trọng của đối tượng đưa ra quyết định, xem xét các nhu cầu, lợi ích và các giá trị cá nhân Một cách chi tiết hơn, Bauer (1969) và Kesharwani & Singh Bisht (2012) cho rằng, cảm nhận rủi ro phản ánh nhận thức của người tiêu dùng về sự không chắc chắn của các kết quả chủ yếu liên quan đến việc tìm kiếm và lựa chọn thông tin về sản phẩm/ dịch vụ trước khi đưa ra bất kỳ quyết định mua hàng nào Zhang et al (2012) cho rằng, rủi ro cảm nhận là mức độ mà người dùng các dịch vụ trên Smartphone nghĩ rằng họ có thể đối mặt với một số loại rủi ro về tài chính, xã hội, tâm lý, thể chất và thời gian Đối với lĩnh vực ngân hàng, cảm nhận rủi ro được khái niệm là khả năng khách hàng bị thua lỗ hoặc mất mát khi chạy theo những lợi ích của việc sử dụng dịch vụ NHTT

(Featherman & Pavlou, 2003) Theo đó, rủi ro cảm nhận bao gồm các vấn đề liên quan đến các rào cản/ trở ngại đối với việc sẵn lòng chấp nhận và sử dụng dịch vụ NHTT của khách hàng (Aldás‐Manzano et al., 2009; Al-Gahtani, 2011; Kolodinsky et al., 2004; Martins et al., 2014) Bên cạnh đó, Oly Ndubisi & Sinti, (2006) đã khẳng định vai trò quan trọng của rủi ro cảm nhận, nó được xem là chất xúc tác trong nhiều giao dịch tài chính trực tuyến Chính vì thế, người ta kỳ vọng rằng chỉ những cá nhân cảm nhận việc sử dụng dịch vụ NHTT ít rủi ro hay việc sử dụng các dịch vụ ngân hàng truyền thống nhiều rủi ro hơn các dịch vụ NHTT mới có xu hướng chấp nhận nó Đã có nhiều nghiên cứu tìm thấy ảnh hưởng tiêu cực của rủi ro cảm nhận đến quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của khách hàng, điển hình (Abrahão et al., 2016; Kesharwani & Singh Bisht, 2012; Martins et al., 2014)

Giả thuyết H4: Rủi ro cảm nhận có tác động tiêu cực đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam

2.4.5 Chi phí cảm nhận (Perceived Cost)

Dodds et al (1991) đã định nghĩa chi phí cảm nhận là sự cân bằng nhận thức của người tiêu dùng giữa lợi ích nhận được của việc ứng dụng công nghệ và chi phí tiền tệ mà họ phải trả khi sử dụng nó Sau đó, Venkatesh et al (2012) cho rằng chi phí cảm nhận là sự giao dịch trí tuệ của người dùng giữa những lợi ích nhận được từ một ứng dụng/ công nghệ và chi phí tài chính phải trả khi sử dụng nó Đối với lĩnh vực ngân hàng, chi phí cảm nhận của khách hàng là mức độ mà khách hàng tin rằng việc sử dụng dịch vụ NHTT sẽ làm họ tốn tiền (Yang et al., 2012) Chi phí cảm nhận của khách hàng về một ứng dụng/ công nghệ mới có liên quan đến chi phí ban đầu, đăng ký, giao dịch và duy trì sử dụng ứng dụng mà người tiêu dùng tin rằng họ phải trả trong tương lai (Abrahão et al., 2016) Trong một số trường cụ thể, chi phí cảm nhận có tính đến khả năng người dùng phải mua một Smartphone tương thích với dịch vụ thanh toán di dộng trên ứng dụng mới (Shafinah et al., 2013) Tại Việt Nam, khi sử dụng dịch vụ NHTT, người dùng thường phải chịu các loại khoản phí phát sinh đi kèm với dịch vụ bao gồm: phí quản lý và duy trì tài khoản cá nhân, phí đăng ký dịch vụ NHTT (Internet/ Mobile Banking), phí duy trì dịch vụ NHTT, phí thay đổi phương thức xác thực khi sử dụng dịch vụ NHTT, phí hủy dịch vụ NHTT, phí giao dịch (in sao kê và xác nhận số dư tiền gửi, chuyển tiền, nộp thuế điện tử, thanh toán hóa đơn ), phí tra soát giao dịch, Nhiều nghiên cứu đã thừa nhận tác động tiêu cực và đáng kể của chi phí cảm nhận đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT của khách hàng (Abrahão et al., 2016; Burnham et al., 2003; Yang et al., 2012; Zhang et al., 2012) Ngoài ra, theo kết quả khảo sát của Lichtenstein & Williamson (2015) người dùng đã đưa ra nhiều loại chi phí khác nhau làm cản trở việc sử dụng dịch vụ NHTT của họ (chi phí hồ sơ, chi phí tài chính và chi phí duy trì dịch vụ NHTT, )

Giả thuyết H5: Chi phí cảm nhận có tác động tiêu cực đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam

2.4.6 Ảnh hưởng xã hội (Social Influence)

Trong các tài liệu nghiên cứu về việc truyền bá sự đổi mới, Cooper & Zmud (1990) đã tìm thấy bằng chứng cho thấy ảnh hưởng xã hội là yếu tố quan trọng trong việc phân tích hành vi áp dụng một hệ thống/ công nghệ mới của một cá nhân Ảnh hưởng xã hội xảy ra khi hành vi của một cá nhân bị ảnh hưởng bởi những người xung quanh họ (Qin et al., 2011) Các lý thuyết tâm lý xã hội đề cao tầm quan trọng của ảnh hưởng xã hội đến hành vi của người dùng bao gồm: Lý thuyết học tập xã hội (Social learning theory) của Bandura (1977) và lý thuyết xây dựng xung đột về ảnh hưởng xã hội (The conflict elaboration theory of social influence) của Mugny (1996) Theo Venkatesh et al (2003), mức độ mà một người bị ảnh hưởng bởi ý kiến của những người quan trọng khác đối với việc áp dụng một hệ thống/ công nghệ mới nhất định chính là ảnh hưởng xã hội Hay ảnh hưởng xã hội là mức độ mà một cá nhân nhận thấy rằng những người quan trọng khác tin rằng họ nên sử dụng một hệ thống/ công nghệ mới (Oye et al., 2014) Cũng theo Venkatesh et al (2003) ảnh hưởng xã hội phản ánh sự ảnh hưởng của các nhân tố môi trường (ý kiến của bạn bè, người thân và cấp trên) đến hành vi của người dùng Theo đó, các ý kiến này sẽ tác động đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT của người dùng Tác động tích cực của ảnh hưởng xã hội đến ý định hành vi của người dùng đã được xem xét trong nhiều nghiên cứu trước đây, đặc biệt trong xu hướng ứng dụng các thiết bị công nghệ vào dịch vụ ngân hàng, điển hình là dịch vụ NHTT thì ngày càng có nhiều nhà nghiên cứu xem xét đến (Ghalandari, 2012; Patel & Patel, 2018)

H6: Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam

2.4.7 Điều kiện thuận lợi (Facilitating Conditions)

Mức độ mà một cá nhân tin rằng việc họ sử dụng một hệ thống/ công nghệ mới sẽ được hỗ trợ bởi một tổ chức và cơ sở hạ tầng công nghệ được gọi là các điều kiện thuận lợi (Venkatesh et al., 2003) Đối với lĩnh vực ngân hàng, điều kiện thuận lợi là một trong những nền tảng thúc đẩy khách hàng chấp nhận và sử dụng NHTT (Almaiah et al., 2022) Bởi lẽ để sử dụng dịch vụ NHTT, khách hàng cần có các thiết bị công nghệ (Smartphone, máy tính xách tay, máy tính bảng hay máy để tính bàn, ) và được kết nối Internet Hơn nữa, Tarhini et al (2016) và Zhou et al (2010) cũng cho rằng, để khai thác lợi ích tối đa của dịch vụ NHTT, khách hàng cần phải có một số kỹ năng, công nghệ, cơ sở hạ tầng kỹ thuật và nguồn lực nhất định Do đó, các dịch vụ hỗ trợ và dịch vụ có sẵn cho khách hàng cũng như các điều kiện tiếp cận máy tính và Internet càng thuận tiện sẽ khuyến khích việc chấp nhận và sử dụng NHTT của khách hàng (Almaiah et al., 2022) Ở nghiên cứu này, điều kiện thuận lợi sẽ được đo lường thông qua nhận thức của khách hàng về việc liệu họ có thể truy cập các tài nguyên cần thiết và nhận được sự hỗ trợ kịp thời từ ngân hàng để sử dụng dịch vụ NHTT hay không (Tarhini et al., 2016) Các nghiên cứu trước đây đã tìm thấy tác động tích cực của điều kiện thuận lợi đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT của khách hàng (Almaiah et al., 2022; Martins et al., 2014; Tarhini et al., 2016)

H7: Điều kiện thuận lợi có tác động tích cực đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam

2.4.8 Ý định hành vi lựa chọn (Behavioral Intention) Ý định hành vi lựa chọn đề cập đến ý định sử dụng hiệu quả của người tiêu dùng đối với một sản phẩm/ dịch vụ trong tương lai (Venkatesh et al., 2003) Nói cách khác, ý định hành vi là cơ sở trực tiếp của hành vi sử dụng và cho thấy dấu hiệu về mức độ sẵn sàng của một cá nhân để thực hiện một hành vi cụ thể (Tarhini et al., 2016) Theo lý thuyết TRA, ý định hành vi thể hiện nhận thức của một cá nhân về việc sẵn sàng thực hiện một hành vi nhất định được hình thành từ thái độ của họ và chịu ảnh hưởng bởi chuẩn mực chủ quan (Fishbein & Ajzen, 1976) Đồng thời, lý thuyết TPB cho rằng dự định hành vi của một cá nhân bị ảnh hưởng bởi việc kiểm soát hành vi của họ hay nhận thức khả năng của bản thân họ Lý thuyết này dựa trên cơ sở là cá nhân có thể tham gia vào việc thực hiện hành vi nào đó khi họ chắc chắn là họ có đủ các nguồn lực cần thiết và khả năng bản thân nhận thức hiệu quả để thực hiện hành vi đó Tan & Teo (2000) cũng cho rằng ý định của con người có ảnh hưởng tích cực sẽ hình thành nên hành vi của họ Khi một cá nhân có thái độ tích cực về việc thực hiện hành vi thì ý định của họ sẽ chuyển thành hành vi cụ thể

Trong lĩnh vực ngân hàng cũng vậy, ý định hành vi của khách hàng đối với dịch vụ NHTT sẽ phụ thuộc vào thái độ và chuẩn mực chủ quan của họ Thực tế, khả năng nhận thức hiệu quả của một cá nhân có tác động đến quyết định lựa chọn sử dụng NHTT của họ Cho đến nay, đã có nhiều bằng chứng thực nghiệm về tác động tích cực và đáng kể của ý định hành vi đến quyết định chấp nhận công nghệ mới của khách hàng (Ajzen, 1991; Dwivedi et al., 2014; Kim & Forsythe, 2010; Tarhini et al., 2016; Venkatesh et al., 2003, 2012; Venkatesh & Zhang, 2010) Trong thời gian gần đây, các nghiên cứu được mở rộng hơn hòa vào xu hướng phát triển của dịch vụ NHTT (Abu-Shanab et al., 2010; Alalwan et al., 2018; Al-Somali et al., 2009; Pham et al., 2022; Salem et al., 2019; Tan & Teo, 2000; Tarhini et al., 2016)

H8: Ý định hành vi lựa chọn có tác động tích cực đến quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam

2.4.9 Trải nghiệm khách hàng (Customer experience)

Khái niệm trải nghiệm khách hàng được đề cập lần đầu tiên trong tài liệu tiếp thị của Holbrook & Hirschman (1982), sau đó nó được phổ biến rộng rãi trong tài liệu tiếp thị của Pine & Gilmore (2013) Trải nghiệm khách hàng được xem là một tập hợp các tương tác (lý trí, giá trị cảm giác, cảm xúc, giác quan, nhận thức, thể chất và tinh thần) giữa khách hàng với sản phẩm/ dịch vụ và công ty, giá trị được tạo ra cho khách hàng thông qua tập hợp các tương tác đó (Klaus & Maklan, 2013; Meyer & Schwager, 2007; Shaw & Ivens, 2002); mối quan hệ và hành vi mua hàng của khách hàng (Klaus & Maklan, 2013) Ali et al (2018) cho rằng, các phản ứng nội bộ và chủ quan mà khách hàng có được khi tiếp xúc trực tiếp hoặc gián tiếp với một công ty được gọi là trải nghiệm của khách hàng Trong đó, tiếp xúc trực tiếp thường xảy ra trong quá trình mua hàng và sử dụng, nó được khởi xướng từ chính khách hàng Còn tiếp xúc gián tiếp thường liên quan đến những cuộc gặp gỡ đột xuất với bộ phận cung cấp sản phẩm/ dịch vụ hoặc công ty dưới hình thức đánh giá (khen ngợi, phàn nàn, phê bình, khiếu nại ) Bên cạnh đó, theo các phát hiện trong nghiên cứu của Komulainen & Saraniemi (2019), trải nghiệm khách hàng chính là sự tương tác giữa người dùng và dịch vụ, quá trình này do người dùng trực tiếp trải nghiệm và nó tạo ra giá trị cho chính họ Điều này có ảnh hưởng đặc biệt quan trọng đối các ngân hàng, nó đòi hỏi ngân hàng phải hiểu rõ hơn về khách hàng và bối cảnh hay những gì đang diễn ra trong cuộc sống của khách hàng Việc thấu hiểu trải nghiệm khách hàng sẽ giúp các ngân hàng phát triển và tạo ra sự nét riêng biệt về các sản phẩm/ dịch vụ mà họ cung cấp trên thị trường, từ đó nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng Cùng với đó, khách hàng sẽ được hưởng lợi ích từ việc trải nghiệm và sử dụng các sản phẩm/ dịch vụ có liên quan đến nhận thức của họ về lợi ích nhận được từ sản phẩm/ dịch vụ đó và cách thức nhu cầu của họ được đáp ứng (Amenuvor et al., 2019) Theo kết luận được rút ra từ nghiên cứu của Zulfadli et al (2019), trải nghiệm của khách hàng về một sản phẩm/ dịch vụ có thể là sự đánh giá có ý thức hoặc vô thức của họ về giá trị nhận được từ sản phẩm/ dịch vụ Sau một lần trải nghiệm với sản phẩm/ dịch vụ, khách hàng có thể không còn cảm thấy như trước nữa (kỳ vọng trước khi sử dụng sản phẩm/ dịch vụ) Theo Rather (2020), ý định hành vi là kết quả của trải nghiệm khách hàng về sản phẩm/ dịch vụ, những khách hàng có trải nghiệm tốt sẽ có xu hướng giới thiệu sản phẩm/ dịch vụ cho người khác Chính vì vậy, trải nghiệm của khách hàng sau khi sử dụng sản phẩm/ dịch vụ có tác động đến cảm xúc, sự hài lòng và ý định hành vi của khách hàng (tiếp tục sử dụng hoặc mua lại và hành vi giới thiệu sản phẩm/ dịch vụ đó cho những người xung quanh họ hoặc ý định khiếu nại)

Do đó, trải nghiệm khách hàng có thể có tác động tích cực hoặc tiêu cực đến ý định hành vi lựa chọn và quyết định lựa chọn của khách hàng (Ahmed et al., 2022) Gần đây, đã có nghiên cứu xem xét tác động của trải nghiệm khách hàng đến ý định hành vi và quyết định lựa chọn sử dụng sản phẩm/ dịch vụ của khách hàng, điển hình như (Ahmed et al., 2022; Amenuvor et al., 2019; Rather, 2020)

H9: Trải nghiệm khách hàng có tác động tích cực đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam

H10: Trải nghiệm khách hàng có tác động trực tiếp và tích cực đến quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam

H10a: Trải nghiệm khách hàng có tác động gián tiếp và tích cực đến quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam thông qua ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại các NHTM Việt Nam

Dựa trên các lý thuyết nền và tổng quan các nghiên cứu trước có liên quan đã được nhóm nghiên cứu đề cập ở trên, nghiên cứu này lựa chọn mô hình UTAUT2 làm khung nghiên cứu cơ bản để dự đoán các nhân tố tác động đến việc chấp nhận và sử dụng dịch vụ NHTT của khách hàng cá nhân thông qua ý định hành vi lựa chọn và quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của KHCN tại Việt Nam (Pham et al., 2022; Almaiah et al., 2022; Alalwan et al., 2018; Martins et al., 2014; Abu-Shanab et al., 2010) Đồng thời, nghiên cứu có xem xét tác động trực tiếp và gián tiếp của trải nghiệm khách hàng đến quyết định lựa chọn dịch vụ NHTT của khách hàng thông qua vai trò trung gian của ý định hành vi lựa chọn (Ahmed et al., 2020; Amenuvor et al., 2019; Rather, 2019) Dưới đây là mô hình nghiên cứu được chúng tôi đề xuất trong Hình 2.10 như sau:

Hình 2.10 Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả

Trong chương 2, đề tài đã giải quyết được các vấn đề như sau:

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH

Dựa trên cơ sở lý thuyết và mục tiêu nghiên cứu đã đặt ra, cùng với việc kế thừa các mô hình nghiên cứu của Pham et al (2022), Almaiah et al (2022), Alalwan et al (2018), Martins et al (2014), Abu-Shanab et al (2010), Ahmed et al (2020), Amenuvor et al (2019), Rather (2019), nhóm nghiên cứu thiết kế bảng khảo sát Tiếp theo, các câu hỏi trong bảng khảo sát sẽ được các chuyên gia trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng và nhà lãnh đạo các NHTM nhận xét và góp ý Sau đó, nhóm nghiên cứu thực hiện chỉnh sửa và hoàn thành bảng câu hỏi khảo sát theo góp ý của các chuyên gia và nhà lãnh đạo các NHTM (Phụ lục 1) Một cách tổng quát hơn, nghiên cứu định tính trong nghiên cứu này nhằm mục đích thiết kế và hiệu chỉnh thang đo các khái niệm cho các nhân tố trong mô hình nghiên cứu, chi tiết được thể hiện ở Bảng 3.1

Bảng 3.1 Thang đo được đề xuất

Nhân tố Thang đo Tài liệu tham khảo

Nỗ lực kỳ vọng (EE)

EE1 - Tôi nghĩ rằng học cách vận hành hệ thống NHTT sẽ dễ dàng đối với tôi

Abrahão et al (2016), Martins et al (2014), Venkatesh et al (2003, 2012), Zhou et al (2010)

EE2 - Tôi hy vọng rằng sự tương tác của tôi với dịch vụ NHTT sẽ rõ ràng và dễ hiểu

EE3 - Tôi nhận thấy dịch vụ NHTT dễ sử dụng

EE4 - Tôi có thể dễ dàng sử dụng thành thạo dịch vụ NHTT

PE1 - Tôi tin rằng dịch vụ NHTT sẽ hữu ích trong cuộc sống của tôi

Abrahão et al (2016), Abu-Shanab et al (2010), Tarhini et al (2016) Venkatesh et al (2003, 2012), Venkatesh & Zhang (2010)

PE2 - Tôi nhận thấy sử dụng dịch vụ NHTT giúp tôi thực hiện các giao dịch tài chính nhanh chóng hơn

PE3 - Tôi nhận thấy sử dụng dịch vụ NHTT giúp tôi kiểm soát tài chính hiệu quả

PE4 - Tôi nhận thấy việc sử dụng dịch vụ NHTT sẽ gia tăng đáng kể chất lượng giao dịch của tôi

PE5 - Tôi hy vọng dịch vụ NHTT sẽ mang lại cho tôi nhiều tiện ích hơn nữa

BIm1 - Tôi thường có ấn tượng tốt về thương hiệu ngân hàng này

Fathima & Muthumani (2015), Linh et al (2018)

BIm2 - Ngân hàng này được đánh giá tốt bởi xã hội

BIm3 - Hình ảnh thương hiệu ngân hàng được các đối thủ cạnh tranh đánh giá tốt

BIm4 - Sản phẩm/ dịch vụ luôn gắn với thương hiệu ngân hàng

BIm5 - Tôi thật sự muốn chia sẻ với người khác về thương hiệu ngân hàng này

PR1 - Tôi cảm thấy không an toàn khi cung cấp thông tin cá nhân qua dịch vụ NHTT

Alalwan et al (2018), Almaiah et al (2022), Featherman

& Pavlou (2003), Martins et al (2014), Yang et al (2012)

PR2 - Tôi lo lắng những người khác có thể truy cập dữ liệu của tôi qua dịch vụ NHTT

PR3 - Tôi nghĩ rằng tôi có nguy cơ bị lừa đảo khi sử dụng dịch vụ NHTT

PR4 - Tôi nhận thấy tôi có thể gặp rủi ro tài chính khi sử dụng dịch vụ NHTT

PR5 - Tôi lo ngại dịch vụ NHTT có thể hoạt động không tốt và ảnh hưởng đến tài khoản ngân hàng của tôi

PC1 - Tôi nghĩ rằng chi phí liên quan đến dịch vụ NHTT sẽ rất đắt đỏ

Abrahão et al (2016), Burnham et al (2003), Yang et al (2012), Zhang et al (2012)

PC2 - Tôi sẽ gặp phải rào cản tài chính (ví dụ: chi phí mua các thiết bị công nghệ có kết nối Internet như điện thoại thông minh/ laptop/ máy tính bảng/ máy tính để bàn) để sử dụng dịch vụ NHTT

PC3 - Tôi cần có thời gian để trải qua quá trình chuyển sang phương thức thanh toán mới

PC4 - Tôi nhận thấy tôi sẽ phải nỗ lực rất nhiều để nắm bắt thông tin Điều đó, giúp tôi cảm thấy thoải mái khi sử dụng dịch vụ NHTT Ảnh hưởng xã hội (SI)

SI1 - Tôi sử dụng dịch vụ NHTT vì có nhiều người sử dụng dịch vụ này

Abrahão et al (2016), Martins et al (2014), Venkatesh et al (2003), Zhou et al (2010)

SI2 - Hầu hết những người quan trọng đối với tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng dịch vụ NHTT

SI3 - Những người mà tôi coi trọng ý kiến thì thích tôi sử dụng dịch vụ NHTT hơn

SI4 - Những người quan trọng đối với tôi có thể hỗ trợ tôi sử dụng dịch vụ NHTT Điều kiện thuận lợi

FC1 - Tôi có đủ các nguồn lực cần thiết để sử dụng dịch vụ NHTT

Alalwan et al (2018), Almaiah et al (2022),

FC2 - Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụng dịch vụ NHTT

FC3 - Dịch vụ NHTT tương thích với các hệ thống/ công nghệ khác mà tôi sử dụng

FC4 - Một người hoặc nhóm người cụ thể sẵn sàng hỗ trợ tôi khi gặp khó khăn trong việc sử dụng dịch vụ NHTT

FC5 - Tôi sẽ được hướng dẫn cách sử dụng dịch vụ NHTT

Thang đo ý định hành vi lựa chọn dịch vụ

BIn1 - Tôi dự định sử dụng dịch vụ NHTT trong tương lai

Abrahão et al (2016), Al-Somali et al (2009) Venkatesh et al (2003, 2012), Yang et al (2012)

BIn2 – Tôi hy vọng việc sử dụng dịch vụ NHTT để xử lý các giao dịch tài chính của tôi sẽ tiếp tục trong tương lai

BIn3 - Tôi dự đoán tôi sẽ sử dụng dịch vụ NHTT thường xuyên trong tương lai

BIn4 - Tôi nghĩ rằng sẽ đáng kể để tôi áp dụng dịch vụ NHTT khi nó có sẵn

BIn5 - Tôi sẽ luôn cố gắng sử dụng dịch vụ NHTT trong cuộc sống hàng ngày của tôi

Thang đo trải nghiệm của khách hàng (CE)

CE1 - Ngân hàng cung cấp dịch vụ NHTT của tôi kích thích sự tò mò của tôi

Ahmed et al (2022), Ali et al (2018), Amenuvor et al (2019)

CE2 - Dịch vụ NHTT tiện lợi và giao dịch nhanh chóng giúp tôi cảm thấy thoải mái và vui vẻ

CE3 - Tôi muốn chia sẻ những gì mà tôi đã trải nghiệm về dịch vụ NHTT mà tôi đang sử dụng với ngân hàng cung cấp dịch vụ cho tôi

CE4 - Ngân hàng cung cấp dịch vụ NHTT cho tôi khuyến khích tôi có thói quen thanh toán không dùng tiền mặt

Thang đo quyết định lựa chọn dịch vụ

DTC1 - Tôi sử dụng thêm nhiều dịch vụ NHTT bên cạnh những dịch vụ đã dùng

Almaiah et al (2022), Gupta & Arora (2017), Pham et al (2022)

DTC2 - Tôi quyết định lựa chọn sử dụng dịch vụ NHTT

DTC3 - Tôi tiếp tục sử dụng dịch vụ NHTT trong thời gian tới

DTC4 - Tôi khuyến khích và giới thiệu dịch vụ NHTT cho gia đình và bạn bè cùng sử dụng

Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả

Tương tự với các nghiên cứu trước, chúng tôi sử dụng thang đo Likert 5 điểm để đo lường các biến quan sát, cụ thể: (1) Hoàn toàn không đồng ý với nội dung phát biểu; (2) Không đồng ý với nội dung phát biểu; (3) Bình thường/ không có ý kiến về nội dung phát biểu; (4) Đồng ý với nội dung phát biểu; (5) Hoàn toàn đồng ý với nội dung phát biểu Chi tiết bảng câu hỏi khảo sát được trình bày ở Phụ lục 1 của đề tài này.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG

Nghiên cứu định lượng nhằm thu thập, phân tích dữ liệu, ước lượng và kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Kích thước mẫu nghiên cứu tùy thuộc vào phương pháp phân tích được sử dụng Thông thường, nếu nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) thì kích thước mẫu tối thiểu là 50 và số biến quan sát trên biến đo lường theo tỷ lệ là 1:5 (Hair et al., 2010) Trong nghiên cứu này, tổng số biến quan sát là 44 với 10 thang đo khái niệm như vậy kích thước mẫu tối thiểu cần đạt được là 220 Hơn nữa, đối với mô hình ước lượng theo phương pháp SEM đòi hỏi kích thước mẫu phải đủ lớn để đảm bảo kết quả ước lượng là đáng tin cậy và đề xuất các giải pháp phù hợp hơn với thực tế Một số nhà nghiên cứu cho rằng, đối với mô hình nghiên cứu có 7 thang đo khái niệm trở xuống thì cỡ mẫu tối thiểu là 300 Do đó, để đảm bảo điều kiện về kích thước mẫu, nhóm nghiên cứu đã thực hiện phát bảng khảo sát cho 450 KHCN đã và đang sử dụng dịch vụ NHTT tại 3 tỉnh/ thành phố của Việt Nam (Hà Nội, Đà Nẵng và TP.HCM) Sau quá trình sàng lọc và loại bỏ đi 15 bảng khảo sát thiếu câu trả lời, nghiên cứu còn lại 417 bảng khảo sát hợp lệ và được sử dụng cho nghiên cứu Như vậy, số lượng này đã đảm bảo yêu cầu về cỡ mẫu nghiên cứu

3.2.2 Cách tiến hành lấy mẫu

Nghiên cứu được thực hiện với cỡ mẫu 417 KHCN đã và đang sử dụng dịch vụ NHTT của các NHTM tại ba tỉnh/ thành phố của Việt Nam (Hà Nội, Đà Nẵng và TP HCM) Chúng tôi lựa chọn các địa phương này bởi tính đại diện của nó cho ba khu vực của Việt Nam (Miền Bắc, miền Trung và miền Nam) Ở mỗi tỉnh/ thành, nhóm nghiên cứu chọn phỏng vấn 139 người dùng dịch vụ NHTT Các bảng khảo sát được chuyển đến khách hàng thông qua sự quen biết của chúng tôi với các NHTM Do phải thực hiện khảo sát trên nhiều địa phương nên chúng tôi dùng phương pháp chọn mẫu thuận tiện để lựa chọn khách hàng Cụ thể, nhóm nghiên cứu đã phát ra 450 bảng khảo sát, số bảng khảo sát nhận về là 432 Sau khi xem xét, chúng tôi đã loại bỏ 15 bảng thiếu câu trả lời

Do đó, cỡ mẫu được thực hiện ở đề tài này dựa trên 417 bảng khảo sát được trả lời đầy đủ các câu hỏi yêu cầu Thông tin ở Bảng 3.2 cho thấy, hơn một nữa số người được khảo sát (52.3%) là nam giới, trong khi đó nữ giới chiếm 47.7% tổng mẫu Hầu hết những người được hỏi từ 42 tuổi trở lên (59%) và nhóm tuổi 30-42 (22.5%) Trình độ học vấn nổi bật nhất của người được khảo sát là đại học (38.8%) Nhìn chung, người được khảo sát có mức thu nhập hàng tháng nằm trong khoảng 5 triệu đến dưới 10 triệu đồng (27.10%), kế đến là những người có thu nhập hàng tháng từ 20 triệu đồng trở lên (25.66%)

Bảng 3.2 Đặc điểm của mẫu nghiên cứu

Nguồn: Thống kê của nhóm tác giả

3.2.3 Phương pháp phân tích dữ liệu

3.2.3.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo Đề tài kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng công cụ Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng các biến quan sát trong thang đo (item – rest correlation) nhằm loại đi các quan sát không đóng góp vào việc mô tả khái niệm cần đo, giúp nâng cao hệ số tin cậy cho các thang đo khái niệm

3.2.3.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để xác định tính hội tụ và thu gọn các tham số ước lượng theo từng tập biến Các tiêu chuẩn khi thực hiện phân tích EFA được Hair et al (1998) và Hair et al (2010) chỉ ra như sau:

Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ số đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích EFA Nếu hệ số này lớn hơn 0.3 (đạt được mức tối thiểu), lớn hơn 0.4 (quan trọng) và lớn hơn 0.5 (có ý nghĩa thực tiễn) Hệ số tải nhân tố lớn nhất ở cột nào thì thuộc vào nhân tố đó

Tổng phương sai trích lớn hơn 50% và hệ số Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 thì thang đo được chấp nhận

Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) nằm trong khoảng (0.5 hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo (0.8834); DTC1 có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến (0.9194) > hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo (0.9051))

Bảng 4.1 Độ tin cậy Cronbach’s Alpha

Factors Items Obs Item-test correlation

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê

4.1.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Với 44 biến quan sát của 10 thang đo ban đầu, qua kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, chúng tôi đã loại bỏ 02 biến quan sát SI1 và DTC1 Do đó, mô hình còn lại 42 biến quan sát thỏa điều kiện, các biến này sẽ được sử dụng để thực hiện phân tích nhân tố Trong đó, có 30 biến quan sát của 07 thang đo biến độc lập

4.1.2.1 Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với thang đo BIn

Bảng 4.2 KMO và kiểm định Bartlett của thang đo BIn

Bartlett’s Test của thang đo

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê

Theo Bảng 4.2, hệ số KMO là 0.804 (thỏa mãn điều kiện: KMO ≥ 0,5) Điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố khám phá là hoàn toàn phù hợp Bên cạnh đó, kết quả kiểm định Barlett’s là 7097.762 với mức ý nghĩa (p-value) là 0.000 < 0.05, có nghĩa là các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhau trong tổng thể và thỏa điều kiện phân tích nhân tố khám phá

Bảng 4.3 Ma trận mẫu xoay nhân tố của thang đo BIn

Biến quan sát Hệ số nhân tố tải

Biến quan sát Hệ số nhân tố tải

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê

Bằng việc sử dụng phương pháp phân tích thành phần chính (Principal- component factors) và phép xoay Varimax, rút trích được 07 nhân tố tại điểm dừng Eigenvalue là 1.395 > 1 với tổng phương sai trích là 68.9% > 50% (thỏa mãn yêu cầu) Như vậy, các nhân tố trong mô hình đảm bảo tính hội tụ Đồng thời, hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5, có nghĩa là các điều kiện về phân tích nhân tố đều đạt yêu cầu

4.1.2.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với thang đo CE

Bảng 4.4 KMO và kiểm định Bartlett của thang đo CE

Bartlett’s Test của thang đo

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê

Bảng 4.4 cho thấy, hệ số KMO là 0.687 (đáp ứng điều kiện KMO ≥ 0.5), do đó dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố khám phá Đồng thời, kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa thống kê là 0,000 < 0.05 nên các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhau trong tổng thể

Bảng 4.5 Ma trận mẫu biến quan sát của thang đo CE

Biến quan sát Hệ số tải nhân tố

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê

Bằng việc kết hợp phương pháp phân tích thành phần chính và phép xoay Varimax cho phép trích được 01 nhân tố với 04 biến quan sát và tổng phương sai trích là 76.7% (thỏa điều kiện, lớn hơn 50%), giá trị hệ số Eigenvalue là 3.069 (đạt yêu cầu: hệ số Eigenvalue > 1), các hệ số tải nhân tố của biến quan sát đều lớn hơn 0,5; do đó, thang đo đạt yêu cầu (Bảng 4.5) Các biến quan sát trong thang đo trải nghiệm khách hàng (CE) sẽ được dùng trong phân tích sau đó

4.1.2.3 Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với thang đo DTC

Bảng 4.6 KMO và kiểm định Bartlett của thang đo DTC

Bartlett’s Test của thang đo

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê

Theo Bảng 4.6, hệ số KMO có giá trị là 0.672 (thỏa điều kiện KMO ≥ 0.5) cho thấy dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố khám phá Bên cạnh đó, kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa thống kê là 0.000 < 0.05 nên các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhau trong tổng thể

Bảng 4.7 Ma trận mẫu biến quan sát của thang đo DTC

Biến quan sát Hệ số tải nhân tố

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê

Bằng phương pháp phân tích thành phần chính kết hợp phép xoay Varimax cho phép trích được 01 nhân tố với 3 biến quan sát và tổng phương sai trích là 86.2% (thỏa điều kiện, lớn hơn 50%), hệ số Eigenvalue có giá trị là 2.585 (đạt yêu cầu: hệ số Eigenvalue > 1), các hệ số tải nhân tố của biến quan sát đều có giá trị lớn hơn 0.5; do đó, thang đo đạt yêu cầu (Bảng 4.7) Các biến quan sát trong thang đo quyết định lựa chọn (DTC) sẽ được dùng trong phân tích sau đó.

PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH (CFA)

Sau khi phân tích nhân tố khám phá đối với biến độc lập (BIn), có 7 thang đo với

30 biến quan sát sẽ được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khẳng định trên phần mềm IBM AMOS phiên bản 20, nhằm đánh giá mô hình có phù hợp với dữ liệu thị trường hay không

Hình 4.1 Nhân tố khẳng định CFA

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê Để đánh giá tính phân biệt giữa các thang đo trong mô hình, phân tích CFA cho mô hình tới hạn được thực hiện Kết quả cho thấy, các chỉ số về mức độ phù hợp của mô hình đều đạt yêu cầu đặt ra Cụ thể, Chi-square/df= 1.897 < 3; GFI= 0.900, TLI0.965 và CFI= 0.950 ≥ 0.9 và RMSEA= 0.046 < 0.08 (Hair et al., 2010)

Bảng 4.8 CR, AVE, MSV và Bảng Fornell & Larcker

CR AVE MSV MaxR(H) PR PE FC BIm PC EE SI

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê

Bảng 4.8 cho thấy, các CR của 07 thang đo (PR, PE, FC, BIm, PC, EE, và SI) đều có giá trị lớn hơn 0.7 và các AVE đều có giá trị lớn hơn 0.5 Như vậy, có thể kết luận rằng các các biến quan sát được sử dụng để đo lường các thang đo khái niệm trong mô hình đều đạt được giá trị hội tụ và thỏa điều kiện hội tụ rất mạnh (Hair et al., 2010) Bên cạnh đó, chỉ số MSV có các giá trị đều nhỏ hơn các giá trị của AVE ở mỗi thang đo Đồng thời, giá trị căn bậc hai AVE của từng thang đo PR, PE, FC, BIm, PC, EE, và

SI lần lượt là 0.797, 0.788, 0.755, 0.754, 0.721, 0.706, 0.878 đều nhỏ hơn 1 và có ý nghĩa thống kê Hơn nữa, giá trị căn bậc hai AVE của từng thang đo cũng lớn hơn hệ số tương quan giữa thang đo đó với các thang đo khác trong mô hình (vùng tô màu trong Bảng 4.8) Do đó, các thang đo trong mô hình đều đạt được giá trị phân biệt.

PHÂN TÍCH MÔ HÌNH PHƯƠNG TRÌNH CẤU TRÚC (SEM)

4.3.1 Kiểm định mô hình lý thuyết

Sau khi phân tích nhân tố khẳng định đạt yêu cầu, chúng tôi tiến hành kiểm định mô hình lý thuyết theo mô hình SEM (Hình 4.2) Kết quả kiểm định mô hình SEM cho thấy, mô hình có df= 766 bậc tự do, giá trị Chi-square/df là 2.541 < 3, đạt ngưỡng chấp nhận theo khuyến nghị của Hu & Bentler (1999) Tiếp theo, CFI= 0.911 và TLI= 0.900

≥ 0.9; GFI= 0.831 > 0.8 (Forza & Filippini, 1998; Greenspoon & Saklofske, 1998) Bên cạnh đó, chỉ số RMSEA= 0.061 < 0.08 và PCLOSE= 0.000 Như vậy, mô hình lý thuyết được đánh giá là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê

4.3.2 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu

4.3.2.1 Các kiểm định về tác động trực tiếp

Giả thuyết H1: EE có tác động tích cực đến BIn Kết quả nghiên cứu cho thấy, giả thuyết H1 được hỗ trợ ở mức ý nghĩa thống kê là 5% Tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa EE và BIn (β1= 0.071 và βchuẩn hóa= 0.851), Sig.= 0.017 Phát hiện này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Abrahão et al (2016), Alalwan et al (2018), Venkatesh et al (2012)

Giả thuyết H2: PE có tác động tích cực đến BIn Kết quả nghiên cứu cho thấy, giả thuyết H2 được hỗ trợ với mức ý nghĩa thống kê là 1% Tác động của PE đến BIn (β2= 0.121 và βchuẩn hóa= 0.150), Sig.= 0.000 Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Abrahão et al (2016), Alalwan et al (2018), Venkatesh et al (2012)

Giả thuyết H3: BIm có tác động tích cực đến BIn Kết quả nghiên cứu cho thấy, giả thuyết H3 được hỗ trợ ở mức ý nghĩa thống kê là 5% Tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa BIm và BIn (β3= 0.073 và βchuẩn hóa= 0.078), Sig.= 0.027 Phát hiện này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Dodds et al (1991), Fathima & Muthumani (2015), Linh et al (2018)

Giả thuyết H4: PR có tác động tiêu cực đến BIn Kết quả nghiên cứu cho thấy giả thuyết H4 được hỗ trợ với mức ý nghĩa thống kê là 1% Tác động của PR đến BIn (β4= -0.064 và βchuẩn hóa= -0.080), Sig.= 0.010 Phát hiện này phù hợp với bằng chứng nghiên cứu của Abrahão et al (2016), Kesharwani & Singh Bisht (2012)

Giả thuyết H5: PC có tác động tiêu cực đến BIn Kết quả nghiên cứu cho thấy giả thuyết H5 được hỗ trợ ở mức ý nghĩa thống kê là 1% Tồn tại mối tương quan cùng chiều giữa BIm và BIn (β5= -0.083 và βchuẩn hóa= -0.087), Sig.= 0.005 Phát hiện này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Abrahão et al (2016), Burnham et al (2003), Zhang et al (2012)

Giả thuyết H6: SI có tác động tích cực đến BIn Kết quả nghiên cứu cho thấy giả thuyết H6 được hỗ trợ với mức ý nghĩa thống kê là 1% Tác động của SI đến BIn (β6= 0.071 và βchuẩn hóa= 0.096), Sig.= 0.007 Bằng chứng này ủng hộ nghiên cứu của Ghalandari (2012), Patel & Patel (2018)

Giả thuyết H7: FC có tác động tích cực đến BIn Kết quả nghiên cứu cho thấy giả thuyết H7 không được hỗ trợ ở cả 3 mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10% Nghiên cứu không tìm thấy ảnh hưởng của FC đến BIn (β5= -0.013 và βchuẩn hóa= -0.018), Sig 0.498 Điều này tương tự với nghiên cứu của Abu-Shanab et al (2010) Như vậy, tác động của điều kiện thuận lợi là không đáng kể trong việc dự đoán ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT Điều này có nghĩa là ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT của khách hàng không chịu tác động đáng kể bởi những gì mà ngân hàng cung cấp để hỗ trợ khách hàng sử dụng hệ thống NHTT và nhận thức của họ về tính dễ dàng khi sử dụng dịch vụ NHTT Kết quả này có thể do người dùng không quen thuộc với các dịch vụ hay trang web mà các NHTM cung cấp hướng dẫn người dùng sử dụng dịch vụ NHTT Hơn nữa, các nguồn lực cần thiết để dùng dịch vụ NHTT (Smartphone/ laptop/ máy tính bàn, ; và Internet) không phải là rào cản quan trọng tác động đến ý định lựa chọn dịch vụ NHTT

Giả thuyết H8: BIn có tác động tiêu cực đến DTC Kết quả nghiên cứu cho thấy, giả thuyết H8 được hỗ trợ ở mức ý nghĩa thống kê là 1% Tác động của BIn đến DTC (β8= 0.272 và βchuẩn hóa= 0.261), Sig.= 0.000 Điều này này phù hợp với bằng chứng nghiên cứu của Abu-Shanab et al (2010), Alalwan et al (2018), Al-Somali et al (2009), Pham et al (2022) và Tan & Teo (2000)

Giả thuyết H9: CE có tác động tích cực đến BIn Kết quả nghiên cứu cho thấy, giả thuyết H9 được hỗ trợ ở mức ý nghĩa thống kê là 1% Tồn tại mối tương quan thuận chiều giữa CE và BIn (β9= 0.736 và βchuẩn hóa= 0.934), Sig.= 0.000 Phát hiện này phù hợp với kết quả nghiên cứu Ahmed et al (2022), Amenuvor et al (2019)

Giả thuyết H10 CE có tác động tích cực đến DTC Kết quả nghiên cứu cho thấy, giả thuyết H10 được hỗ trợ ở mức ý nghĩa thống kê là 1% Tác động của SI đến BIn (β10= 0.700 và βchuẩn hóa= 0.851), Sig.= 0.000 Phát hiện này tương tự nghiên cứu của Ahmed et al (2022), Zulfadli et al (2019)

Bảng 4.9 Kết quả kiểm định các tác động trực tiếp

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê

4.3.2.2 Các kiểm định về tác động trung gian

Giả thuyết H10a: CE tác động gián tiếp và tích cực đến DTC, thông qua vai trò trung gian của BIn Kết quả nghiên cứu cho thấy, CE tác động trực tiếp đến DTC có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% và CE tác động gián tiếp đến DTC thông qua vai trò trung gian của BIn có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% Tổng mức tác động của CE đến DTC là β= 0.927 Vì vậy, giả thuyết H10a được hỗ trợ

Bảng 4.10 Kết quả kiểm định tác động trung gian Giả thuyết Tác động trực tiếp (β)

H10a: CE >BIn >DTC 0.700 0.272 H10a: hỗ trợ

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê

4.3.3 Đánh giá mức độ tác động của các biến quan sát đến thang đo khái niệm Để đánh giá mức độ tác động của các nhân tố đến thang đo BIn, chúng tôi căn cứ vào hệ số hồi quy chuẩn hóa ở Bảng 4.9 Trong 06 nhân tố ảnh hưởng và có ý nghĩa thống kê đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT (BIn), mức độ ảnh hưởng của các nhân tố được liệt kê theo trật tự giảm dần, cụ thể: PE (0.150), SI (0.096), PC (-0.087),

EE (0.082), PR(-0.080), BIm (0.078) Như vậy, PE có tác động mạnh nhất đến BIn Điều này đã được tìm thấy trong các nghiên cứu Alalwan et al (2018), Pham et al (2022).

KIỂM ĐỊNH BOOTSTRAP

Kiểm định Bootstrap trong nghiên cứu được thực hiện với cỡ mẫu 1000 mô hình SEM ban đầu

Bảng 4.11 Các trọng số mô hình ước lượng SEM trong kiểm định Bootstrap

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê

Theo Bảng 4.11, các giá trị |𝐶𝑅| đều nhỏ hơn 1.96 (giá trị của phân phối chuẩn ở mức 0.9750) nên p-value > 5%, kết luận độ lệch khác 0 và không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%; ngoại trừ sự tương tác của cặp biến CE -> DTC có giá trị |𝐶𝑅| là 2

> 1.96 nên p-value < 5%, kết luận độ lệch khác 0 và có nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95% Tuy nhiên, theo Anderson & Gerbing (1988) và Bentler & Dijkstra (1985), trong một số trường hợp, mô hình của phần dư chuẩn hóa lớn hơn 2 vẫn mang tính thông tin cho việc xác định lại đặc tính kỹ thuật của mô hình SEM ban đầu Do đó, ước lượng mô hình SEM ban đầu có thể tin cậy được.

PHÂN TÍCH MÔ HÌNH MLP

Một mạng ANN điển hình được tạo thành từ nhiều lớp phân cấp, bao gồm một lớp đầu vào, một lớp đầu ra, một hoặc nhiều lớp ẩn giữa lớp đầu vào và đầu ra Theo đó,

06 yếu tố tác động và có ý nghĩa thống kê đến ý định hành vi lựa chọn NHTT sẽ được gắn vào lớp đầu vào (Input Layer) của mô hình MLP Vì vậy, 06 yếu tố này sẽ Ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT được xem là lớp đầu ra (Output Layer) Số lớp ẩn (Hidden Layer), được tính toán và xây dựng theo đề xuất của Fang & Ma (2009) Số nơron trong lớp ẩn sẽ được xác định bởi công thức: 𝑙𝑜𝑔 2 (6) = 2.58, vì vậy có 3 nơron trong lớp ẩn Để kích hoạt các nơron trong lớp ẩn và lớp đầu ra, nghiên cứu sử dụng hàm phi tuyến Sigmoid Bên cạnh đó, 80% dữ liệu mẫu được dùng để huấn luyện mô hình, phần còn lại để kiểm định độ chính xác của mô hình Trong nghiên cứu này, mạng ANN được mô hình hóa trong phần mềm IBM AMOS 20 Kết quả phân tích mô hình MLP gồm biến độc lập (BIn) và 06 nhân tố (EE, PE, BIm, PR, PC và SI) được mô tả ở Hình 4.3

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê

Bảng 4.12 Tóm tắt mô hình MLP

Tổng sai số bình phương 65.645 27.572

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê

Bảng 4.12 cho thấy giá trị sai số tương đối của mô hình MLP đối với dữ liệu Training là 0.462 và dữ liệu Testing là 0.527 Kết quả này cho thấy mức độ dự đoán của mô hình nghiên cứu là khá chính xác

Bảng 4.13 Tầm quan trọng của các biến được chuẩn hóa Nhân tố Tầm quan trọng Tầm quan trọng được chuẩn hóa

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê

Hình 4.4 Tầm quan trọng được chuẩn hóa của các biến trong mô hình MLP

Nguồn: Kết quả được trích xuất từ phần mềm thống kê

Bảng 4.13 và Hình 4.4 cho thấy, ảnh hưởng của EE đến BIn có mức độ quan trọng cao nhất (0.218) Trong khi đó, ảnh hưởng của BIm đến BIn có mức độ ảnh hưởng thấp nhất (0.106) Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố còn lại được liệt kê theo trật tự giảm dần: PE (0.215), SI (0.185), PC (0.150), PR (0.126) Kết quả này cho thấy, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến BIn đã có sự thay đổi so với kết quả của mô hình SEM khi xem xét tác động phi tuyến qua mô hình MLP

Dựa trên kết quả của nghiên cứu định tính, chúng tôi xác định được các thang đo, thực hiện đo lường ảnh hưởng của CE và BIn đến DTC Nội dung nghiên cứu định lượng được tóm tắt như sau: Đánh giá hệ số Cronbach’s Alpha: Các thang đo đều đạt độ tin cậy, ngoại trừ, hai biến quan sát SI1 và DTC1

Kết quả phân tích EFA: Đã rút trích được 7 nhân tố với tổng phương sai trích là 68.9% > 50% và các hệ số tải nhân tố đều > 0.5 Các thang đo đo lường biến phụ thuộc, biến độc lập và biến điều tiết đều nhóm vào các nhân tố giống như kỳ vọng từ lý thuyết

Kết quả phân tích CFA: Các biến quan sát đều đảm bảo tính hội tụ, phân biệt và mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường

Kết quả phân tích mô hình SEM: Các giả thuyết đề xuất đều có ý nghĩa thống kê ngoại trừ giả thuyết H7 Đồng thời, mô hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu thị trường

Kết quả kiểm định Bootstrap kết luận rằng mô hình ước lượng SEM ban đầu có thể tin cậy được

Kết quả phân tích mô hình MLP: Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến BIn đã có sự thay đổi so với kết quả của mô hình SEM ban đầu.